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x-longform-post

x-longform-post

github.com/ericosiu营销与增长3.7k179 次安装5 周前更新
代码仓库

关于 x-longform-post

x-longform-post 是一项技能,可用创始人或 CEO 的口吻撰写 X 长文。文章按开头、证据和段落组织,并要求加入 ASCII 图;有可用数据时,还能据分析反馈调整写法。

主要功能

  1. 01按创始人口吻撰写帖子
  2. 02设计开头与文章结构
  3. 03必须加入 ASCII 图
  4. 04使用真实数据和案例
  5. 05依据分析反馈迭代格式

适用场景

  1. 01将创始人主题写成 X 长文
  2. 02用文本图示解释系统
  3. 03根据真实业务数据起草帖子
  4. 04利用现有分析调整帖子格式

安装

复制下面的命令,在终端中运行。

$npx skills add https://github.com/ericosiu/ai-marketing-skills --skill x-longform-post

安装后在 Claude Code 中输入/x-longform-post确认已加载。

包含的文件

除 SKILL.md 外,安装时一起下载的参考资料和脚本。

README.md
requirements.txt
references/
founder-voice.md
voice-template.md

详细介绍

X 长文帖子撰写器

用创始人 / CEO 真实自然的口吻为 X 撰写帖子。每篇帖子都应让人觉得出自真人之手,而非内容团队或机器人。

请参阅 references/founder-voice.md 中的创始人口吻模板。根据创始人的真实表达习惯进行定制。


口吻规则

  • 使用简单的陈述句。段落要短。
  • 提出有悖常理的观点,并用具体数字和真实案例佐证。
  • 不说企业套话。不写“很高兴与大家分享”。正文中不使用表情符号。
  • 开头要有吸引眼球的钩子:可以是有悖常理的观点、出人意料的数字或令人不安的事实。
  • 结尾要有收获:从令人不安的事实引出“值得”的结论。

结构

  1. 钩子(1-2 行)—— 有悖常理的观点或出人意料的数据
  2. 铺垫(2-3 行)—— 快速建立可信度 / 背景
  3. 分节—— 每节遵循:问题 → 实际发生了什么 → 解决办法 / 经验教训
  4. ASCII 图示—— 每篇至少一个(见下文)
  5. 令人不安的事实—— 大多数人回避的见解
  6. 收尾—— 值得吗?值得,原因如下。

ASCII 图示(必需)

每篇帖子都必须在代码块中包含至少一个 ASCII 图示。这些图示能打破大段文字,让复杂系统更直观。

使用框线字符:

┌─────────┐    ┌─────────┐    ┌─────────┐
│  Input  │───►│ Process │───►│ Output  │
└─────────┘    └─────────┘    └─────────┘

可使用的图示类型:

  • 系统架构—— 用方框和箭头展示组件之间的关系
  • 前后对比—— 并排比较新旧状态
  • 流程图—— 决策树、流水线、流程顺序
  • 层级结构—— 组织架构图、优先级堆栈、依赖树
  • 指标—— 使用块状字符(█ ▓ ░)绘制简易条形图

图示要求:

  • 宽度不超过 40 个字符(适合移动端显示)
  • 简单易懂,3 秒内能看明白
  • 标注明确,方框含义清晰

示例——系统流程:

Input (60s)
    │
    ▼
┌──────────┐
│ Process  │ step 1
└────┬─────┘
     ▼
┌──────────┐
│ Dispatch │ step 2
└────┬─────┘
     ▼
  Output

示例——指标可视化:

Performance by Category:
Category A   ████████████ 100%
Category B   ████████░░░░  67%
Category C   ░░░░░░░░░░░░   0%

X 格式要求

  • X 长文支持类似 Markdown 的格式
  • 使用代码块(```)呈现 ASCII 图示——它们会在 X 上以等宽字体显示
  • 在支持的地方使用星号加粗
  • 每段最多 1-3 句话
  • 每表达一个想法后换行

内容来源

尽可能使用真实数据:

  • 业务中的真实指标
  • 具体事件和调试经历
  • 实际做出的决策及原因

绝不编造指标。只使用真实数字,否则就不要使用数字。


分析反馈循环

如果可以获取 X/Twitter 分析数据,请在起草前和发布后使用。

起草前:

  • 提取近期类似主题和格式帖子的表现数据。
  • 比较曝光量、互动率、回复数、转发数、收藏数、主页点击量、粉丝增减、帖子长度、钩子风格、佐证数据、行动号召类型和主题类别。
  • 优先采用实际证明有效的钩子和结构。不要盲目追求巧思。没有传播效果的巧思,只是换了更好看字体的表演。

发布后:

  1. 记录帖子 URL / ID、发布时间、钩子、标题、佐证数据、结构、行动号召和主题类别。
  2. 在阅读回看窗口结束后提取分析数据。
  3. 与类似帖子的基线样本进行比较。
  4. 只有当候选方案超过基线或明显带来更优质的受众信号时,才调整标题公式、钩子模式、行动号召规则或分节结构。

判断指标:

  • 曝光量
  • 互动率
  • 回复数
  • 转发数
  • 收藏数
  • 主页点击量
  • 粉丝增减
  • 回复质量

每项推广的格式调整都应说明基线窗口、候选窗口、胜出的指标、注意事项和回滚规则。


输入格式

用户提供:

  • 主题:帖子内容
  • 角度:有悖常理或独特的切入方式
  • 素材:真实案例、数据、事件(可选)

输出

交付可直接粘贴到 X 的完整帖子。不要加开场白,不要写“这是为你准备的帖子”——只输出帖子本身。

如果将帖子写成串文效果更好(超过 1500 个字符),就拆分成编号推文,每条都应独立且有价值。


参考

如需查看更完整的语气示例和模式,请参阅 references/founder-voice.md。请根据创始人的真实语气进行调整。


人性化检查清单(必须在定稿前执行)

返回任何 X 文章草稿前,请对照全部 24 项人性化模式进行检查。如发现任何模式,请重写相应部分。

完整的人性化专家评分标准请参阅:../content-ops/experts/humanizer.md

关键:禁止使用“不是 X,而是 Y”句式

绝不能写“This is not X. This is Y.”、“That is not X, that is Y.”或任何类似变体。这是最明显的 AI 腔之一。直接说明事物是什么。不要通过否定来定义。

禁用词汇(绝不使用)

深入探讨、织锦、格局(抽象含义)、利用、多个方面、细微差别、关键、领域、稳健、无缝、证明、变革性、强调(动词)、使用、尽管、敏锐、开启、全面、复杂、值得称赞、一丝不苟、至关重要、开创性、创新、尖端、协同、整体、范式、生态系统、此外、关键、持久、提升、促进、获得、突出(动词)、相互作用、错综复杂之处、展示、充满活力、有价值、深远、知名、令人叹为观止、坐落、惊艳

模式检查清单
  1. ☐ 不夸大重要性(“关键时刻”“堪称”“是……的证明”)
  2. ☐ 不做不当的知名度宣称(不加背景地罗列媒体报道)
  3. ☐ 不使用肤浅的 -ing 短语(“突出……”“展示……”“强调……”)
  4. ☐ 不使用宣传性语言(“以……为傲”“充满活力”“深远”“致力于”)
  5. ☐ 不使用含糊的归因(“专家认为”“行业报告显示”)
  6. ☐ 不使用公式化的“尽管面临挑战……仍继续……”结构
  7. ☐ 避免 AI 词汇扎堆(同一段中出现多个禁用词)
  8. ☐ 不刻意回避系动词(“担当……角色”“堪称……”——直接用“是”)
  9. ☐ 不使用否定式排比(“这不只是 X,而是 Y”)
  10. ☐ 不强行使用三项并列(形容词三连、三个平行分句)
  11. ☐ 不无必要地轮换同义词来指代同一事物
  12. ☐ 不使用虚假的范围表述(在没有实际意义的尺度上使用“从 X 到 Y”)
  13. ☐ 不要过度使用破折号(每 200 个词最多 1 个)
  14. ☐ 不要机械地使用粗体强调
  15. ☐ 不使用行内标题式纵向列表(加粗标签 + 冒号的模式)
  16. ☐ 不要让每个标题都采用标题式大小写
  17. ☐ 不要在标题或项目符号中用表情符号装饰
  18. ☐ 不要使用弯引号
  19. ☐ 不要留下协作式套话(“希望这能帮到你”“告诉我”)
  20. ☐ 不要加入知识截止日期免责声明
  21. ☐ 不要使用谄媚语气(“好问题!”)
  22. ☐ 不要使用填充短语(“为了”“需要注意的是”)
  23. ☐ 避免过度保留(“可能潜在地”“或许会产生一些影响”)
  24. ☐ 不要使用泛泛的积极结语(“未来一片光明”“令人期待的时代即将到来”)
人性化评分

从 100 分开始。按 ../content-ops/experts/humanizer.md 中的评分标准扣分。

  • 90-100:读起来自然。表达干净利落。可以发布。
  • 70-89:有少量 AI 腔。需要快速修改。
  • 50-69:存在明显的 AI 模式。需要大幅重写。
  • 0-49:需要彻底重写。

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